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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 1

zashezaによって開発
このモデルはfacebook/wav2vec2-baseを微調整した音声認識モデルで、TIMITデータセットで訓練され、単語誤り率(WER)は0.4398です。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 5/1/2022

モデル概要

wav2vec2アーキテクチャに基づく音声認識モデルで、英語の音声をテキストに変換するタスクに適しています。

モデル特徴

wav2vec2アーキテクチャに基づく
Facebookがオープンソースで公開したwav2vec2-baseモデルアーキテクチャを採用し、良好な音声特徴抽出能力を持っています。
微調整最適化
TIMITデータセットで微調整を行い、特定の音声認識タスクに最適化されています。
比較的低い単語誤り率
評価セットで0.4398の単語誤り率(WER)を達成し、ベースモデルよりも優れた性能を示します。

モデル能力

英語音声認識
音声をテキストに変換

使用事例

音声文字起こし
会議記録
英語の会議録音を自動的にテキストに文字起こしします
正解率約56.02% (1 - WER)
音声メモ
英語の音声メモを検索可能なテキストに変換します
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